Pydantic

from pydantic import BaseModel

# 1. 定义模型（像写 dataclass 一样）
class User(BaseModel):
    id:    int
    name:  str
    email: str

# 2. 传入原始字典，自动验证 + 转换
user = User(id="42", name="Alice", email="alice@example.com")
# id 被自动从 "42"(str) 转换成 42(int) ✅

print(user.id)    # 42（int，不是字符串）
print(user.name)  # Alice

# 3. 转换成 dict / JSON
print(user.model_dump())  # {'id': 42, 'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com'}

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Annotated

class Article(BaseModel):
    # 基本默认值
    title:    str     = Field(..., description="文章标题")  # ... 表示必填
    content:  str     = Field(..., min_length=10)
    views:    int     = Field(default=0, ge=0)

    # 动态默认值（用 default_factory）
    tags:     List[str] = Field(default_factory=list)  # 每次都是新列表
    created:  datetime  = Field(default_factory=datetime.now)

    # 字段别名 — 输入时用 alias，输出时可控制
    user_id:  int     = Field(..., alias="userId")     # 接受 JSON 中的 userId
    page_num: int     = Field(1, serialization_alias="pageNum")  # 输出时用 pageNum

    # 排除字段（不序列化到 JSON）
    _secret:  str     = Field(default="", exclude=True)

    # 用 Annotated 更现代的写法
    score: Annotated[float, Field(ge=0, le=100, description="评分 0-100")]

# 使用别名时需要开启：
class Config:
    populate_by_name = True  # v2: 允许用字段名或 alias 都能赋值

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class Address(BaseModel):
    city:     str
    province: str
    postcode: str

class Order(BaseModel):
    order_id: int
    items:    List[str]
    amount:   float

class User(BaseModel):
    name:    str
    address: Address          # 嵌套模型（对象）
    orders:  List[Order]      # 嵌套模型列表

# 传入字典，自动递归验证
user = User(**{
    "name": "张三",
    "address": {"city": "深圳", "province": "广东", "postcode": "518000"},
    "orders": [
        {"order_id": 1, "items": ["iPhone"], "amount": 7999.0},
        {"order_id": 2, "items": ["AirPods"], "amount": 1299.0},
    ]
})

print(user.address.city)          # 深圳
print(user.orders[0].order_id)   # 1（int，非字符串）

class UserBase(BaseModel):
    username: str
    email:    str

class UserCreate(UserBase):    # 创建用户（需要密码）
    password: str

class UserUpdate(UserBase):    # 更新用户（所有字段可选）
    username: str | None = None
    email:    str | None = None

class UserResponse(UserBase):  # 返回给前端（含 id，不含密码）
    id:         int
    is_active:  bool
    created_at: datetime

    class Config:
        from_attributes = True  # v2: 允许从 ORM 对象转换

user = User(id=1, name="Alice", email="alice@example.com")

# 转 dict
user.model_dump()
# → {'id': 1, 'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com'}

# 只输出指定字段
user.model_dump(include={'id', 'name'})
# → {'id': 1, 'name': 'Alice'}

# 排除字段
user.model_dump(exclude={'email'})
# → {'id': 1, 'name': 'Alice'}

# 只输出非 None 字段
user.model_dump(exclude_none=True)

# 使用序列化别名（serialization_alias）
user.model_dump(by_alias=True)

# 直接转 JSON 字符串
user.model_dump_json(indent=2)
# → '{\n  "id": 1,\n  "name": "Alice",\n  ...\n}'

# 生成 JSON Schema（用于 API 文档/AI Function Calling）
User.model_json_schema()
# → {'title': 'User', 'type': 'object', 'properties': {...}, ...}

# 从 JSON 字符串创建实例
user2 = User.model_validate_json('{"id": 2, "name": "Bob", "email": "b@b.com"}')

# 从 ORM 对象创建（需开启 from_attributes=True）
user3 = UserResponse.model_validate(orm_user_obj)

from pydantic import BaseModel, ConfigDict

class User(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(
        from_attributes = True,   # 支持 ORM 对象直接转换
        populate_by_name = True,  # 同时接受 alias 和字段名
        str_strip_whitespace = True,  # 字符串自动去首尾空格
        validate_default = True,  # 默认值也走验证
        extra = 'forbid',         # 禁止额外未声明字段（严格模式）
    )

    id:   int
    name: str

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, Field, EmailStr
from typing import Optional

app = FastAPI()

# ① 请求体模型
class UserCreate(BaseModel):
    username: str      = Field(..., min_length=3, max_length=20)
    email:    EmailStr = Field(..., description="用户邮箱")
    password: str      = Field(..., min_length=8)

# ② 响应模型（不暴露密码）
class UserResponse(BaseModel):
    id:       int
    username: str
    email:    str

# ③ 路由 —— FastAPI 自动：
#   a) 解析请求体并用 UserCreate 验证
#   b) 用 UserResponse 序列化返回值
#   c) 在 /docs 中自动生成 Swagger 文档
@app.post("/users", response_model=UserResponse)
async def create_user(user: UserCreate):
    # user 已经是验证通过的 UserCreate 实例
    db_user = save_to_db(user)
    return db_user  # 自动过滤 password 字段

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Annotated

# ✅ 定义可复用的约束类型
UserId    = Annotated[int,   Field(gt=0)]
UserName  = Annotated[str,   Field(min_length=2, max_length=50)]
Score     = Annotated[float, Field(ge=0, le=100)]
PageSize  = Annotated[int,   Field(default=20, ge=1, le=100)]

# 在多个模型中复用
class UserProfile(BaseModel):
    id:    UserId
    name:  UserName
    score: Score

class Leaderboard(BaseModel):
    user_id: UserId    # 复用同一约束
    score:   Score     # 复用同一约束
    page:    PageSize